Création d'un agent pour assembler des pages sur Elementor : de l'idée au pipeline fonctionnel
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Figma
Un développeur a décrit la création d'un agent qui construit des pages sur WordPress + Elementor à partir de demandes Telegram. Problèmes clés : perte de tâches en cas de requêtes parallèles, doublons, mélange des questions et des réponses finales, erreurs de marges d'Elementor et complexité de l'intégration Figma. Solutions : une file d'attente de tâches sur SQLite, une interface CLI pour les états, un environnement bêta par défaut et un compilateur Python strict pour Figma.
Un développeur a raconté la création d'un agent IA pour construire des pages sur WordPress et Elementor, intégré à Telegram. La première version utilisait des outils MCP pour Elementor, mais des problèmes sont rapidement apparus : la demande de l'utilisateur pouvait être perdue s'il ne répondait pas immédiatement, des tâches en double étaient créées lors de demandes répétées, et l'agent tentait d'appeler directement MCP, contournant la compétence. Pour remédier à cela, une file d'attente de tâches avec SQLite a été introduite, où un enregistrement est créé avant toute question de l'utilisateur, ainsi qu'une vérification des tâches en cours et une règle stricte de déléguer le travail à la compétence. Pour les questions composées, une CLI « question suivante » a été implémentée, posant une question à la fois. Les états des tâches ont également été divisés en bloquants (en attente, bloqué, terminé) et non bloquants (prêt), afin que l'agent continue son exécution si une étape est possible sans intervention de l'utilisateur. Pour l'isolation des tests, la création de page est par défaut dans un environnement bêta, avec promotion en production uniquement via un workflow de transfert séparé. Les erreurs d'espacement dans Elementor ont été résolues avec le module `elementor-spacing-builder.md`, qui corrige les différences entre conteneurs et widgets. La réponse finale a été déplacée vers une CLI distincte `result_cli.py`, la découplant des questions du workflow. La qualité de construction n'est vérifiée que via CLI ; l'auto-assertion est interdite. La partie la plus difficile a été l'intégration avec Figma : les premières versions du compilateur perdaient des informations, puis ils sont passés à un compilateur Python strict qui convertit le JSON de Figma directement en JSON d'Elementor. À la version 14, un arbre sémantique a été ajouté, séparant la sémantique de la disposition. L'exportation des actifs a également été optimisée : les chemins VECTOR ne sont pas exportés en SVG, seuls les composants avec spécification explicite.
Source: Habr — хаб ИИ —
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